Big Data und Artificial Intelligence für KMU
Mit diesem Blogbeitrag möchten wir aufzeigen, wie AI wirkungsvoll von KMU genutzt werden kann. Vorallem die Vorbereitung und die Bereitschaft während der Einbettung ist von hoher Relevanz.
‚Big Data‘, ‚Artificial Intelligence‘ oder ‚Machine Learning‘ gehören aktuell wohl trotz Covid-19 zu den meistgenutzten Worten im unternehmerischen Kontext. Auch bei intior befassen wir uns sowohl im Bereich Research, als auch in der konkreten Beratung mit diesen Themen. Unsere klare Erkenntnis – beachten KMU drei relevante Schritte in der Vorbereitung und Einbettung, so ist ein äußerst wirkungsvoller Einsatz klar gegeben.
Maßgeschneiderte und spezifische Anwendungen bieten KMU großen Nutzen
Gerade in Gesprächen mit KMU-Managern oder Geschäftsführern von Familienunternehmen stoßen wir im Austausch aber auch immer wieder auf Skepsis. ‚Das sind Themen für Großunternehmen‘, oder ‚wir haben für so etwas weder die Ressourcen noch die Kompetenzen‘ sind Sätze die wir mittlerweile oft gehört haben. Gleichzeitig zeigen uns aber unsere konkreten Erfahrungen wie sehr auch und gerade kleinere und mittlere Unternehmen von auf diesen auf Methoden beruhenden Anwendungen profitieren können, wenn diese konkret für die Bedürfnisse kleinerer und mittlerer Unternehmen entwickelt wurden.
Erfolgreiche Anwendung für österreichischen Fußballclub
Innerhalb des letzten Jahres hat intior ein solches Projekt unter anderem für einen österreichischen Fußballclub durchgeführt. Ein großer Teil des Umsatzes professioneller Fußballclubs beruht auf Sponsoringeinnahmen. Unternehmen zahlen Clubs, um durch Logopräsenz und andere Werbe- und Netzwerkmaßnahmen von Sichtbarkeit und Image des Clubs zu profitieren. Der europäische Markt an möglichen Sponsoren ist jedoch sehr umfangreich und zugleich komplex. In Zusammenarbeit mit dem Kunden haben wir zunächst alle Sponsoringbeziehungen in 20 europäischen Ligen erfasst und diese zusammen mit den sportlichen und wirtschaftlichen Kennzahlen der gesponserten Clubs in eine Datenbank eingearbeitet. Durch einen von uns entwickelten Artificial Intelligence/Machine Learning-basierten Algorithmus konnte das System dann bewerten, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmter Club mit einem bestimmten nationalen oder internationalen Sponsor zusammenkommt. Basierend auf einer Big-Data Applikation konnten wir zudem Informationen darüber bereitstellen, wer potentielle Ansprechpartner innerhalb der Unternehmen wären. So konnten wir unserem Kunden klare Empfehlungen für die erfolgreiche Ansprache möglicher nationaler und internationaler Sponsoren geben. Der Club konnte seine internen Kosten erheblich reduzieren und ist aktuell mit zwei vorgeschlagenen Unternehmen in intensiven Gesprächen über einen Sponsoringvertrag (Umsatzsteigerung).
Drei Säulen für eine wirkungsvolle langfristige Nutzung
Basierend auf diesem und weiteren ähnlichen Projekten haben sich für uns drei klare Empfehlungen für Projekte mit AI/ML und Big Data in KMU ergeben. KMU sind (nicht nur) hier nämlich nicht wie Großunternehmen zu behandeln: die spezifischen Ressourcen, Strategien und Marktziele erfordern auch KMU-spezifische Lösungen. Erstens müssen gerade diese Projekte einen klaren Fokus und eine deutliche Werthaltigkeit haben. Der Einsatz muss klare Kostenersparnisse oder Umsatzsteigerungen in einem klar vorab festgelegten Bereich bieten. Dies sichert das Projekt finanziell ab und erleichtert die interne Kommunikation. Zweitens ist die organisatorische Einbettung von enormer Relevanz. Es muss organisatorisch sichergestellt werden, dass die gewonnenen Erkenntnisse auch nach unserem Projektende kontinuierlich weiterentwickelt, kommuniziert und genutzt werden können. Drittens muss die entwickelte Lösung maßgeschneidert und zugleich flexibel sein. Jedes KMU ist einzigartig und die Lösungen müssen dieser Einzigartigkeit auch gerecht werden. Gleichzeitig verändern (wachsen, internationalisieren, etc.) sich auch kleine KMU ebenso regelmäßig wie ihre Umwelt – Lösungen müssen auch bei diesen Veränderungen flexibel nutzbar sein.
intior unterstützt KMU dabei, Big Data, Artificial Intelligence und Machine Learning wirkungsvoll für Ihr Wachstum einzusetzen.
‚Big Data‘, ‚Artificial Intelligence‘ oder ‚Machine Learning‘ gehören aktuell wohl trotz Covid-19 zu den meistgenutzten Worten im unternehmerischen Kontext. Auch bei intior befassen wir uns sowohl im Bereich Research, als auch in der konkreten Beratung mit diesen Themen. Unsere klare Erkenntnis – beachten KMU drei relevante Schritte in der Vorbereitung und Einbettung, so ist ein äußerst wirkungsvoller Einsatz klar gegeben.
Maßgeschneiderte und spezifische Anwendungen bieten KMU großen Nutzen
Gerade in Gesprächen mit KMU-Managern oder Geschäftsführern von Familienunternehmen stoßen wir im Austausch aber auch immer wieder auf Skepsis. ‚Das sind Themen für Großunternehmen‘, oder ‚wir haben für so etwas weder die Ressourcen noch die Kompetenzen‘ sind Sätze die wir mittlerweile oft gehört haben. Gleichzeitig zeigen uns aber unsere konkreten Erfahrungen wie sehr auch und gerade kleinere und mittlere Unternehmen von auf diesen auf Methoden beruhenden Anwendungen profitieren können, wenn diese konkret für die Bedürfnisse kleinerer und mittlerer Unternehmen entwickelt wurden.
Erfolgreiche Anwendung für österreichischen Fußballclub
Innerhalb des letzten Jahres hat intior ein solches Projekt unter anderem für einen österreichischen Fußballclub durchgeführt. Ein großer Teil des Umsatzes professioneller Fußballclubs beruht auf Sponsoringeinnahmen. Unternehmen zahlen Clubs, um durch Logopräsenz und andere Werbe- und Netzwerkmaßnahmen von Sichtbarkeit und Image des Clubs zu profitieren. Der europäische Markt an möglichen Sponsoren ist jedoch sehr umfangreich und zugleich komplex. In Zusammenarbeit mit dem Kunden haben wir zunächst alle Sponsoringbeziehungen in 20 europäischen Ligen erfasst und diese zusammen mit den sportlichen und wirtschaftlichen Kennzahlen der gesponserten Clubs in eine Datenbank eingearbeitet. Durch einen von uns entwickelten Artificial Intelligence/Machine Learning-basierten Algorithmus konnte das System dann bewerten, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmter Club mit einem bestimmten nationalen oder internationalen Sponsor zusammenkommt. Basierend auf einer Big-Data Applikation konnten wir zudem Informationen darüber bereitstellen, wer potentielle Ansprechpartner innerhalb der Unternehmen wären. So konnten wir unserem Kunden klare Empfehlungen für die erfolgreiche Ansprache möglicher nationaler und internationaler Sponsoren geben. Der Club konnte seine internen Kosten erheblich reduzieren und ist aktuell mit zwei vorgeschlagenen Unternehmen in intensiven Gesprächen über einen Sponsoringvertrag (Umsatzsteigerung).
Drei Säulen für eine wirkungsvolle langfristige Nutzung
Basierend auf diesem und weiteren ähnlichen Projekten haben sich für uns drei klare Empfehlungen für Projekte mit AI/ML und Big Data in KMU ergeben. KMU sind (nicht nur) hier nämlich nicht wie Großunternehmen zu behandeln: die spezifischen Ressourcen, Strategien und Marktziele erfordern auch KMU-spezifische Lösungen. Erstens müssen gerade diese Projekte einen klaren Fokus und eine deutliche Werthaltigkeit haben. Der Einsatz muss klare Kostenersparnisse oder Umsatzsteigerungen in einem klar vorab festgelegten Bereich bieten. Dies sichert das Projekt finanziell ab und erleichtert die interne Kommunikation. Zweitens ist die organisatorische Einbettung von enormer Relevanz. Es muss organisatorisch sichergestellt werden, dass die gewonnenen Erkenntnisse auch nach unserem Projektende kontinuierlich weiterentwickelt, kommuniziert und genutzt werden können. Drittens muss die entwickelte Lösung maßgeschneidert und zugleich flexibel sein. Jedes KMU ist einzigartig und die Lösungen müssen dieser Einzigartigkeit auch gerecht werden. Gleichzeitig verändern (wachsen, internationalisieren, etc.) sich auch kleine KMU ebenso regelmäßig wie ihre Umwelt – Lösungen müssen auch bei diesen Veränderungen flexibel nutzbar sein.
intior unterstützt KMU dabei, Big Data, Artificial Intelligence und Machine Learning wirkungsvoll für Ihr Wachstum einzusetzen.
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